活动标架的构造及其在模式识别中的应用研究

基于Mark Fels和Peter J.Olver的活动标架理论,给出了用经典算法和改进的递归算法来构造活动标架和微分不变量的代数构造算法,并以一个李变换群为例演示了两种方法的构造过程。结果证明递归构造方法与经典的MaurerCartan方法相比较,不仅能够系统地应用于任意的变换群作用,也不要求一个slice的存在,且对于多参数的变换群来说,其递归构造方式使得相应的活动标架和微分不变量的构造过程更便捷,也容易实现。重要的是,相应的Maurer-Cartan形也被一步步地构造获得。所获得结果不仅是新的,且为微分不变量在签名曲线中的应用研究提供了基础理论支撑。

活动标架在对象识别中的应用

基于Fels-Olver等变活动标架理论,借助构造活动标架的经典方法,得到了平面上欧几里得曲线的不变量和微分不变量,即曲率和曲率关于弧长参数的导数(包括关于弧长参数的所有高阶导数).由这些欧几里得微分不变量可以构造出曲线的欧几里得签名曲线,而签名曲线在刚性运动下是不变的.在计算机视觉中,签名曲线可以广泛地用于对象识别、视觉跟踪和对称检测.此外,在Cartan等价理论是签名曲线的基础理论支撑下,结合微分不变量在对象识别方面的抗噪优势,对签名曲线进行数值逼近,并用此方法给出若干欧几里得曲线的微分不变签名曲线.所给实例显示了基于曲线的微分不变量方法在计算机视图领域中的有效性.